961644660:Pytorch 量化(三) -- QAT (Quantization Aware Training) 一、定义原始模型 参见上一篇文章 二、量化模型 1、 模型融合 model_fuse=torch.quantization.fuse_modules(net_model,modules_to_fuse=[['conv','relu']],inplace=False)model_f
在深度学习模型中,量化感知训练(Quantization-Aware Training,QAT)是一种有效的技术,旨在减少模型的存储和计算需求,同时保持良好的精度。本文将详细记录如何使用PyTorch进行QAT的训练和模型的导出。 问题背景 随着机器学习在移动设备和边缘计算中的普及,量化技术变得尤为重要。我们希望通过QAT来优化我们的模型,使其在不显著...
一、量化感知训练(Quantization Aware Training, QAT) 1. 什么是量化感知训练? 量化感知训练是一种在训练过程中引入量化误差的技术,旨在模拟量化后的模型行为,从而减少模型量化后的精度损失。与传统的训练后量化(Post-Training Quantization)不同,QAT在训练时就考虑了量化效应,从而能够生成更加精确的量化模型。 2. 量化...
PyTorch模式量化感知训练(QAT)科普文章 量化感知训练(Quantization-Aware Training, QAT)是一种在深度学习模型训练过程中对权重和激活进行量化的方法。它的主要目的是在推理过程中减少模型大小和计算需求,从而使模型可以在低性能硬件上运行,比如嵌入式设备和移动设备。在这篇文章中,我们将探讨QAT的原理,并提供一个简单的...
量化感知训练(Quantization Aware Training)是在模型中插入伪量化模块(fake_quant module)模拟量化模型在推理过程中进行的舍入(rounding)和钳位(clamping)操作,从而在训练过程中提高模型对量化效应的适应能力,获得更高的量化模型精度 。在这个过程中,所有计算(包括模型正反向传播计算和伪量化节点计算)都是以浮点计算实现的...
Post Training Static Quantization,模型训练完毕后的静态量化; QAT(Quantization Aware Training),模型训练中开启量化。 在开始这三部分之前,先介绍下最基础的 Tensor 的量化。 Tensor的量化 PyTorch 为了实现量化,首先就得需要具备能够表示量化数据的 Tensor,这就是从 PyTorch 1.1 之后引入的 Quantized Tensor。Quantized...
量化感知训练(Quantization Aware Training )是在模型中插入伪量化模块(fake/_quant module)模拟量化模型在推理过程中进行的舍入(rounding)和钳位(clamping)操作,从而在训练过程中提高模型对量化效应的适应能力,获得更高的量化模型精度 。在这个过程中,所有计算(包括模型正反向传播计算和伪量化节点计算)都是以浮...
Post Training Dynamic Quantization:动态量化,推理过程中的量化,这种量化方式常见诸于NLP领域,在CV领域较少应用; Post Training Static Quantization:静态量化,训练后静态量化,这是CV领域应用非常多的一种量化方式; Quantization Aware Training:感知量化,边训练边量化,一种比静态量化更优的量化方式,但量化时间会更长,但...
量化感知训练（Quantization-aware Training, QAT）是一种技术，它在模型训练阶段模拟量化过程，以提升模型在低精度推理时的性能稳定性。相比后训练量化，QAT允许模型在训练时考虑量化引入的误差，确保部署时的低精度推理依然能保持较高性能。在QAT过程中，通过在模型中插入假量化节点来模拟量化和反量化。这些...
Post Training Static Quantization:模型训练完毕后的静态量化 QAT (Quantization Aware Training):模型训练中开启量化 在开始这三部分之前,先介绍下最基础的Tensor的量化 量化基础 量化函数 量化:公式:公式:公式1:xq=round(xscale+zero_point) 反量化:公式:公式:公式2:x=(xq−zero_point)∗scale ...